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证券期货业数据模型建设的理论与实践

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北京朝阳
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作者全国金融标准化技术委员会证券分技术委员会 著

出版社中国财政经济出版社

出版时间2019-05

装帧平装

货号e-3

上书时间2024-06-15

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图书标准信息
  • 作者 全国金融标准化技术委员会证券分技术委员会 著
  • 出版社 中国财政经济出版社
  • 出版时间 2019-05
  • ISBN 9787509588314
  • 定价 60.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
【内容简介】

 当前,数据已经成为非常重要的企业资产甚至是行业资产,对于数据资产的了解、规划、治理和预测成为各行业的新兴盈利点。现有的证券期货行业机构多、类型广,交易方式多样,创新产品层出不穷,变化迅速。市场上机构间数据交互相对复杂;机构内部应用系统多,数据交换接口多样,通用程度差。基于行业数据的治理工作迫在眉睫。

【目录】

第1 部分 背景篇/ 1

 


 

第1 章 国内外数据治理综述/ 3

 

1.1数据治理概述/ 3

 

1.2国外数据治理相关论述及标准/ 4

 

1.3国内数据治理相关规范及标准/ 8

 


 

第2 章 我国证券期货业数据治理现状/ 10

 

2.1证券期货业数据治理的背景/ 10

 

2.2证券期货业数据治理的价值/ 11

 

2.3证券期货业数据治理面临的问题及挑战/ 11

 


 

第3 章 基于证券期货业数据模型的数据治理/ 13

 

3.1证券期货业数据治理的思考/ 13

 

3.2数据模型与数据治理/ 14

 

3.3证券期货业数据治理相关工作组/ 15

 


 

第2 部分 方法论篇/ 17

 


 

第4 章 证券期货业数据模型概述/ 19

 

4.1模型整体框架/ 19

 

4.2总体方法论/ 20

 

4.3建设流程及步骤/ 21

 

4.4抽象模型框架/ 23

 

4.5逻辑模型框架/ 24

 


 

第5 章 抽象模型设计方法/ 26

 

5.1   概述/ 26

 

5.2公共部分设计方法/ 27

 

5.3交易类模型设计方法/ 28

 

5.4监管类模型设计方法/ 37

 

5.5披露类模型设计方法/ 42

 


 

第6 章 逻辑模型设计方法/ 54

 

6.1模型的设计思路/ 54

 

6.2模型的设计原则/ 57

 

6.3模型建设的工作机制及实施步骤/ 58

 

6.4归纳共性划分数据域/ 61

 

6.5定义数据域/ 61

 

6.6构建核心关系及架构/ 62

 

6.7补充数据表及数据项/ 63

 

6.8规范代码/ 64

 

6.9业务条线梳理/ 65

 

6.10数据敏感性标签/ 66

 


 

第3 部分 成果篇/ 69

 


 

第7 章 证券期货业顶层数据流图/ 71

 

7.1顶层数据流图的绘制方法/ 71

 

7.2机构间数据流图/ 73

 

7.3开放式基金业务数据流图/ 75

 


 

第8 章 数据模型基本组成/ 79

 

8.1模型数据层次/ 79

 

8.2数据层次逻辑关系/ 80

 

8.3数据层次示例/ 81

 

8.4元语定义/ 82

 

8.5代码表/ 88

 

8.6实体—关系图/ 89

 


 

第9 章 抽象模型设计成果/ 91

 

9.1抽象数据模型概况/ 91

 

9.2抽象数据模型梳理过程产物/ 101

 


 

第10 章 逻辑模型设计成果/ 116

 

10.1逻辑数据模型概况/ 116

 

10.2逻辑数据梳理过程产物/ 116

 


 

第11 章    数据模型管理平台/ 122

 

11.1管理平台建设目标/ 122

 

11.2管理平台功能架构/ 123

 

11.3管理平台用户类型/ 125

 

11.4管理平台评审流程/ 126

 

11.5管理平台的展现形式/ 128

 

11.6管理平台数据展示实例/ 129

 

11.7企业数据标准管理云服务/ 130

 

11.8数据模型半自动化审核工具/ 131

 


 

第4 部分 应用篇/ 133

 


 

第12 章    支持证券期货业标准化工作/ 135

 

12.1数据模型审核工作概述/ 135

 

12.2数据模型审核的原则和流程/ 136

 

12.3数据模型审核的范围及要点/ 138

 


 

第13 章    支持证券期货业监管科技建设/ 142

 

13.1协助监管数据治理/ 142

 

13.2规范监管数据报送/ 143

 


 

第14 章    指导证券期货业机构系统建设/ 145

 

14.1强化内部数据治理,规范数据管理/ 145

 

14.2指导数据仓库建设,辅助数据分析/ 146

 

14.3探索智能数据挖掘,助推金融科技/ 146

 

14.4中信建投证券应用实践案例/ 147

 

14.5华菁证券应用实践案例/ 163

 

14.6富国基金应用实践案例/ 170

 


 

附录A 数据类型定义/ 176 附录B 引用类别定义/ 177 附录C    术语定义/ 178

 

参考文献/ 180

 

后记/ 181

 


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